Webinar - PC-COLLEGE Training GmbH - Institut für IT-Training
Dieses Seminar führt Sie in moderne Deep-Learning-Techniken ein. Sie arbeiten mit neuronalen Netzen wie CNNs, RNNs und MLPs und setzen diese mit PyTorch um. Neben dem Aufbau und Training lernen ...
Einführung in Deep Learning - Unterschiede zu klassischem ML - Mathematische Grundlagen neuronaler Netze Architekturen neuronaler Netze - MLPs (Multilayer Perceptrons) - CNNs (Convolutional Neural Networks) - RNNs (Recurrent Neural Networks) Arbeiten mit PyTorch - Modellaufbau und Training - Vergleich mit anderen Frameworks (TensorFlow und Keras) Hyperparameter-Tuning - Lernrate, Batchgröße, Optimizer - Early Stopping und Regularisierung Deep-Learning-Projekte praktisch anwenden - Bildklassifikation - Textanalyse oder Zeitreihenprognosen Modell-Bereitstellung und Skalierung
Dauer/zeitlicher Ablauf:
3 Tage
Ziele/Bildungsabschluss:
Siehe Beschreibung und Inhalt.
Teilnahmevoraussetzungen:
Sicherer Umgang mit Python und gute Kenntnisse im Machine Learning. Erste Erfahrungen mit NumPy oder Pandas sind hilfreich.
Material:
Im Preis enthalten sind PC-COLLEGE - Zertifikat, technische Beratung und Kursmaterial.
Förderung:
Bildungsscheck, andere auf Anfrage
Zielgruppe:
Sie erstellen eigene Deep-Learning-Modelle, wählen passende Architekturen und trainieren diese mit modernen Frameworks für praxisnahe Anwendungen.
Seminarkennung:
PD2260119-ONL
Anbieterinformationen
PC-COLLEGE Training GmbH - Institut für IT-Training
Herr Alain Barthel Stresemannstr. 78 (Nähe Potsdamer Platz)
10963 Berlin
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